聚类分析在电信行业客户关系管理中的应用

客户关系管理在电信行业被广泛应用,它已经成为电信运营商增加收入和利润,提高客户满意度、忠诚度的有效工具。聚类分析是数据挖掘的一种重要方法,将它应用在客户关系管理中,可以改善客户关系,并对将来的趋势和行为进行预测。本文采用k-means聚类算法对电信客户数据进行聚类分析,得到具有不同特征的客户群组,对不同群组采取不同的经营策略,帮助管理者提供了合理的决策支持。     

数据挖掘在电信行业客户关系管理中的应用

章介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电信行业客户关系管理中的应用，并以客户流失分析作为实例，详细描述了数据挖掘的整个应用过程，最后对国内数据挖掘应用的现状进行了分析。     

数据挖掘技术在电信CRM中的应用

随着CRM（客户关系管理系统）的不断发展和应用，使用数据挖掘技术进行客户分析变得越来越重要，尤其像电信这种以客户为中心的行业。本文在分析近年来CRM信领域的应用现状的基础上，介绍了数据挖掘技术和客户关系管理概念，并着重阐述了将数据挖掘技术应用到CRM的步骤和流程。     

电信CRM技术发展研究

随着电信市场竞争的加剧,电信行业中客户关系管理(CRM)系统以其自身的优势成为电信企业提高服务质量、降低客户流失率、增强企业竞争力的关键。针对CRM理论与联机分析处理技术、数据挖掘技术、复杂网络理论及其技术的结合进行综述,给出相关算法的步骤、评价及改进方案,讨论电信CRM的研究发展方向。     

电信CRM技术发展研究

随着电信市场竞争的加剧,电信行业中客户关系管理(CRM)系统以其自身的优势成为电信企业提高服务质量、降低客户流失率、增强企业竞争力的关键。针对CRM理论与联机分析处理技术、数据挖掘技术、复杂网络理论及其技术的结合进行综述,给出相关算法的步骤、评价及改进方案,讨论电信CRM的研究发展方向。     

基于数据挖掘的银行CRM系统的研究

数据挖掘是一种深层次的信息处理技术,客户关系管理一种以客户为中心,旨在改善企业与客户关系的管理机制,银行客户关系管理系统将数据挖掘技术应用于客户关系的管理,有利于开拓新的产品种类,降低运营成本,提高市场竞争能力。本文对银行客户关系管理系统的系统构成进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

客户关系管理及数据挖掘在其中的应用研究

介绍了客户关系管理及数据挖掘的基本概念,针对企业在客户关系管理中难以从海量数据中抽取有价值信息的问题,分析了数据挖掘技术在客户关系管理的一些领域中的应用。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理系统研究

本文针对某烟草企业客户关系管理应用的现有需求和发展趋势以及客户关系管理理论的特色,提出基于数据挖掘技术的客户关系管理优化策略,讨论了数据挖掘技术在客户关系管理中的具体作用并对CRM中的数据挖掘过程进行了分析和研究,描述了原型验证系统的具体实现,探讨了实用化的可行性.     

基于数据挖掘技术的银行CRM系统的研究

数据挖掘技术的主要作用是进行客户的信息整合,揭示出潜在的关联性和规律,进行客户细分和沟通,为决策者制定决策提供参考,为客户提供个性化服务,从而提升银行的盈利与竞争力。客户关系管理一种新型的以客户中心的管理机制,银行客户关系管理系统利用数据挖掘技术实现有效的客户关系管理,能够提高市场竞争能力。本文在对客户关系管理和数据挖掘简要介绍的基础上,主要阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理系统

该文介绍了数据挖掘技术以及客户关系管理(CRM)的含义,考察了数据挖掘用于客户关系管理的商业价值和应用功能,并以医药公司CRM来阐述利用数据挖掘技术对客户群进行有用管理的过程。     

面向CRM的数据挖掘应用

客户关系管理（CRM）已成为目前企业决策管理的重要部分，而数据挖掘技术为客户关系管理的实施提供了良好的支持。本文简要介绍了常用数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。     

数据挖掘为CRM添翼

不能说没有数据挖掘的客户关系管理系统不是客户关系管理,但只有采用了数据挖掘技术的CRM系统,才是符合现代企业要求的高效的客户关系管理系统     

基于数据挖掘技术的客户关系管理——以微信平台为例

笔者先介绍了数据挖掘和客户关系管理的基本概念,然后在数据总结、分类发现以及研究关联信息的基础上,详细分析了数据挖掘技术在客户关系管理中的作用。进而以微信平台和公众号为例,从获取潜在新客户、提升客户价值以及预防客户流失相关方面入手,详细阐述了数据挖掘技术在客户关系管理中的具体应用方式。     

K-means算法在电信CRM客户分类中的应用

面对电信市场竞争的日益加剧和信息技术的迅猛发展,电信运营商必须建立以“客户为中心”的管理模式。将客户进行分类,针对不同的客户,研究出相应的营销策略。数据挖掘中的K—means聚类算法能对大型数据集进行高效分类。对K—means算法进行改进,使其能够应用于复杂的电信客户关系管理,实现更加准确和全面的客户分类。     

数据挖掘在银行CRM系统中的应用

数据挖掘是一种对大量信息进行分析和处理的技术,银行客户关系管理系统使用数据挖掘技术实施有效的客户关系管理,为企业决策提供有价值的信息,提高市场竞争能力。决策树方法是数据挖掘技术常用的分类方法,本文对决策树ID3算法的进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

数据挖掘技术在电信客户分析中的应用研究

电信企业的客户分析业务活动会产生大量的数据并形成了各自的事务型数据库,数据挖掘技术可以把分散的数据集中起来获取所需的知识.本文在介绍了电信客户关系管理系统的基础上,对数据挖掘技术进行了深八分析,构建了其在电信客户分析中的应用模型,通过某电信运营商所提供的大量的现实数据加以应用,输出结果验证了模型的合理性、有效性和实用性.     

基于数据挖掘的银行客户关系管理系统的研究

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,客户关系管理是以客户为中心的管理机制和发展策略,银行客户关系管理系统将二者结合起来,能够提高市场竞争能力。本文对银行客户关系管理系统的系统架构进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

数据挖掘技术在银行CRM系统中的应用

数据挖掘技术是对海量数据信息进行分析和处理的技术,能为制定客户决策提供有价值的信息,银行客户关系管理系统运用数据挖掘技术施以有效的客户关系管理,能够提高客户服务水平,增强市场竞争能力。决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法。本文对决策树C4.5算法进行介绍,阐述数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用。     

银行客户关系管理与数据挖掘的应用

客户关系管理是一种全新的商业理念，为处理公司与客户之间的关系提供了新的管理模式。数据挖掘是一门新兴的信息处理技术，在商业信息的提取和利用中发挥着日益重要的作用。从数据挖掘的定义和本质出发，阐述了客户关系管理的概念、构成和发展趋势，分析了数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用。     

数据挖掘在银行客户关系管理中的应用分析

客户关系管理是一种改善企业与客户关系,以客户服务为中心的新型管理机制。数据挖掘技术能够对大量的数据信息进行分析处理,提取出有潜在价值的规则和信息,利用获取的模式对客户需求进行预测,为企业决策提供指导。数据挖掘是客户关系管理成功的关键和基础。